Inspection and measurement of surface quality is one of the most critical processes for manufacturing products such as semiconductor wafers, sapphire substrates, and display panels. The vibrations of the inspection and measurement devices are supposed to be the most dominant factors for severe measurement errors and longer measuring time. In this study, dynamic characteristics of an inspection and measurement device are analyzed through frequency response experiment and computer simulation to obtain parameters such as frequencies, magnitudes, mode shapes, and periods of vibrations. And then an active damper which consists of sensor, interface board, and actuator is designed based on the parameters to formulate the most effective reaction signal to suppress the vibrations which is generated by an interface board, and provided by an actuator. If the vibrations are measured by the sensor, the active damper immediately generates and provides the corresponding reaction signal to inspection and measurement device. The result shows that the active damper can suppress structural vibrations effectively and reduce measuring time of the device and enhance the productivity.
현재의 반도체 검사장비는 테스트 패턴 프로그램을 위한 메모리로 시스템 설계가 간단하고 리프레시가 필요 없는 SRAM(static random access memory) 모듈을 채용하고 있다. 그러나 SRAM 모듈을 이용한 시스템 구성은 용량이 커질수록 장비의 부피가 증가하기 때문에 메모리 대용량화 및 장비의 소형화에 걸림돌이 되고 있다. DRAM(dynamic random access memory)을 이용하여 반도체 검사 장비를 제작할 경우 SRAM 보다 비용과 장비의 면적이 줄어드는 장점이 있지만 DRAM의 특성 상 메모리 셀 리프레시가 필요하여 정시성을 보장해야 하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 DDR2 SDRAM(double data rate synchronous dynamic random access memory)을 이용한 비메모리 검사장비에서 정시성을 보장해 주는 알고리즘을 제안하고 알고리즘을 이용한 메모리 컨트롤러를 개발하였다. 그 결과, DDR2 SDRAM을 이용할 경우 SRAM을 이용할 때 보다 가격과 면적이 줄어들어 가격측면에서는 13.5배 그리고 면적측면에서는 5.3배 이득이 있음을 확인하였다.
Multilayer co-extrusion blown film construction is a popular technique for producing plastic films for various packaging industries. Automated detection of defective films can improve the quality of film production process. In this paper, we propose a film inspection system that can detect and classify film defects robustly. In our system, first, film images are acquired through a high speed line-scan camera under an appropriate lighting system. In order to detect and classify film defects, an inspection algorithm is developed. The algorithm divides the typical film defects into two groups: intensity-based and texture-based. Intensity-based defects are classified based on geometric features. Whereas, to classify texture-based defects, a texture analysis technique based on local binary pattern (LBP) is adopted. Experimental results revealed that our film inspection system is effective in detecting and classifying defects for the multilayer co-extrusion blown film construction line.
본 논문에서는 굴곡에 의한 조도량의 차이와 명암도 차이를 퍼지 기법에 적용하여 개선된 반도체 불량 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 회전각과 양선형 보관법을 이용하여 반도체 영상의 각도를 보정하는 전처리 과정을 수행한다. 그리고 굴곡에 대한 조도량의 차이와 패턴 매칭을 이용하여 얻어진 오류 영역의 명암도 차이를 퍼지 소속 함수에 적용하여 결과 값을 추론한다. 최종적으로 비퍼지화된 결과 값을 적용하여 반도체의 초기 불량을 검출한다. 제안한 방법에서 실제 사용되는 반도체 정면 영상과 측면 영상 30쌍을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법에서 판단된 실제 불량 제품을 모두 검출하였다. 기존의 방법은 1mm내의 미세한 굴곡을 가진 정상 제품을 불량으로 판별하였으나 제안된 방법에서는 오류로 검출하지 않고 정상으로 판별하였다. 따라서 기존의 방법에 비해서 반도체의 초기 불량 판단에 효과적으로 적용될 수 있다는 것을 확인하였다.
The white-light scanning interferometer (WSI) is an effective optical measurement system for high-precision industries (e.g., flat-panel display and electronics packaging manufacturers) and semiconductor manufacturing industries. Its major disadvantages include a slow image-capturing speed for interferogram acquisition and a high computational cost for peak-detection on the acquired interferogram. Here, a WSI system is proposed for the semiconductor inspection process. The new imaging acquisition technique uses an 'on-the-fly' imaging system. During the vertical scanning motion of the WSI, interference fringe images are sequentially acquired at a series of pre-defined lens positions, without conventional stepwise motions. To reduce the calculation time, a parallel computing method is used to link multiple personal computers (PCs). Experiments were performed to evaluate the proposed high-speed WSI system.
Defect size distribution is a probability density function for the defects that occur on wafers or glasses during semiconductor/LCD fabrication. It is one of the most important information to estimate manufacturing yield using well-known statistical estimation methods. The defects are detected by automatic optical inspection (AOI) facilities. However, the data that is provided from AOI is not accurate due to resolution of AOI and its defect detection mechanism. It causes distortion of defect size distribution and results in wrong estimation of the manufacturing yield. In this paper, I suggest a size conversion method and a maximum likelihood estimator to overcome the vague defect size information of AOI. The methods are verified by the Monte Carlo simulation that is constructed as similar as real situation.
In this study, a dicing machine with vision system was built and an algorithm for automatic alignment was developed for dual camera system. The system had a macro and a micro inspection tool. The algorithm was formulated from geometric relations. When a wafer was put on the cutting stage within certain range, it was inspected by vision system and compared with a standard pattern. The difference between the patterns was analyzed and evaluated. Then, the stage was moved by x, y, $\theta$ axes to compensate these differences. The amount of compensation was calculated from the result of the vision inspection through the automatic alignment algorithm. The stage was moved to the compensated position and was inspected by vision for checking its result again. Accuracy and validity of the algorithm was discussed from these data.
This paper proposes computer visual inspection algorithms for PCB defects which are found in a manufacturing process. The proposed method can detect open circuit and short circuit on bare PCB without using any reference images. It performs adaptive threshold processing for the ROI (Region of Interest) of a target image, median filtering to remove noises, and then analyzes connected components of the binary image. In this paper, the connected components of circuit pattern are defined as 6 types. The proposed method classifies the connected components of the target image into 6 types, and determines an unclassified component as a defect of the circuit. The analysis of the original target image detects open circuits, while the analysis of the complement image finds short circuits. The machine vision inspection system is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiment results show that the proposed algorithms are quite successful.
This paper proposes computer visual inspection algorithms for various LCD defects which are found in a manufacturing process. Modular vision processing steps are required in order to detect different types of LCD defects. Those key modules include RGB filtering for pixel defects, gray-scale morphological processing and Hough transform for line defects, and adaptive threshold for spot defects. The proposed algorithms can give users detailed information on the type of defects in the LCD panel, the size of defect, and its location. The machine vision inspection system is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiment results show that the proposed algorithms are quite successful.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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